业绩增长背后的战略转型与AI引擎
中国移动在最新的上半年业绩报告中，展现出稳健的增长态势。营运收入达到5438亿元，股东应占利润实现842亿元，同比增长5.0%。这不仅彰显了其在传统通信业务领域的持续韧性，更重要的是，这些数据背后蕴藏着公司在数智化转型，特别是人工智能（AI）领域的前瞻性战略布局与投入。在业绩说明会上，中国移动董事长杨杰明确指出，AI已成为公司最重要的战略核心。尽管量化AI对收入的具体贡献仍具挑战，因其渗透于诸多共享基础设施中，但初步估计已达数十亿元的规模，这无疑揭示了AI对业务增长的显著驱动力，并预示着未来巨大的增长潜力。
“三者”定位：构建全栈AI生态的战略支点
中国移动对AI的战略定位并非单一维度，而是明确提出了“AI供给者、汇聚者和运营者”的“三者”定位。这一战略框架体现了公司构建全链条AI生态的决心，旨在从底层技术到上层应用全面赋能。
AI供给者：基础设施与算力底座的构建者
作为AI供给者，中国移动正倾力打造坚实的AI基础设施。这不仅仅是部署通用服务器和网络设备，更是建设大规模、高性能的智算中心与异构算力平台。面对大模型时代对算力的爆发式需求，中国移动充分发挥其在网络资源、数据中心布局和能源供应方面的优势，构建全国一体化算力网络，确保AI模型训练与推理所需的强大计算能力。例如，通过PUE值更低的绿色数据中心和先进的液冷技术，实现算力基础设施的集约化和高效能，为外部开发者和企业提供高品质的AI算力服务，降低其AI创新门槛，加速产业智能化进程。这种供给能力不仅支撑自身业务创新，也成为赋能社会数智化的重要引擎。
AI汇聚者：生态合作与能力整合的桥梁
在AI技术飞速发展的当下，没有任何一家企业能够独立完成所有创新。中国移动深谙此道，将自身定位为AI汇聚者。这意味着公司积极寻求与国内外顶尖AI技术公司、科研机构、垂直行业伙伴开展深度合作。通过开放平台、设立创新实验室、发起产业联盟等多种形式，汇聚AI领域的各类优秀模型、算法、解决方案和人才资源。例如，与知名AI大模型厂商合作，引入先进的基座模型并结合运营商的特有数据进行微调优化，形成更符合行业需求的应用模型；与垂直行业头部企业共同研发行业SaaS（软件即服务）平台，将AI能力以标准化、组件化的形式提供给企业客户。这种汇聚策略能够有效整合外部优质资源，丰富AI产品与服务矩阵，加速AI技术在各行各业的渗透应用。
AI运营者：服务创新与产业赋能的实践者
作为AI运营者，中国移动将AI能力深度融入到自身的核心业务流程和客户服务之中，并将其赋能至千行百业。在内部，AI技术被应用于网络运维、客户服务、营销推广、风险管理等多个环节，实现运营效率的提升和成本的优化。例如，利用AI进行网络流量预测和故障诊断，实现网络资源的动态调配和自愈能力；通过智能客服机器人和语音识别技术，提升客户服务的响应速度和解决效率。在外部，中国移动利用其强大的连接能力和行业洞察，将AI解决方案提供给工业、农业、医疗、教育等垂直领域。例如，为工业企业提供基于机器视觉的质量检测方案，为智慧城市提供AI驱动的交通管理系统，助力传统产业转型升级，实现社会经济效益的共赢。
“一力两化”：AI发展的核心驱动与变现路径
杨杰董事长进一步阐释了中国移动AI发展的重点策略——“一力两化”。“一力”指代的是AI发展的核心能力要素，而“两化”则聚焦于AI应用的实际落地与商业价值实现。这种策略组合强调了技术基础与商业化落地的同等重要性。
核心能力：“一力”——算力、模型、数据融合发展
算力：新型基础设施的基石 算力是AI发展的最核心“燃料”，如同数字时代的电力。中国移动依托其遍布全国的网络基础设施和数据中心布局，正构建涵盖通用算力、智能算力和量子算力等多元形态的算力网络体系。这不仅包括高性能GPU集群的部署，还包括对边缘计算节点的智能化升级，将算力下沉到更贴近数据源和应用场景的地方，降低延迟，提升效率。算力网络的建设，使得中国移动能够为内部业务和外部客户提供按需调用的弹性算力资源，支撑各类AI应用的高效运行，为数据密集型和计算密集型任务提供坚实支撑。
模型：智能应用的核心引擎 大模型作为当前AI领域的热点和前沿，其研发和应用能力直接决定了AI赋能的深度和广度。中国移动致力于构建和优化自身的AI大模型体系，包括通用大模型以及针对电信行业特点的垂直领域模型。这涉及到模型的设计、训练、微调和部署。例如，基于海量通信数据和行业知识，训练出在客户服务、网络优化、智能推荐等方面具有显著优势的专业模型。通过不断迭代优化模型性能，提升其泛化能力和精度，使其能够更精准地理解用户意图、处理复杂业务逻辑，并生成高质量内容或决策建议，成为驱动各类智能应用的核心引擎。
数据：价值挖掘的源泉 数据是AI的“血液”。中国移动作为拥有庞大用户基础和海量网络数据的运营商，在数据资源的丰富性上具有得天独厚的优势。然而，数据的价值并非在于数量，更在于其清洗、标注、管理和安全利用的能力。中国移动构建了完善的数据治理体系，确保数据的高质量、合规性和安全性，并利用AI技术对数据进行深度分析和挖掘，提炼出有价值的洞察，反哺模型训练，优化产品服务，提升运营效率。例如，通过用户行为数据分析，精准洞察客户需求，提供个性化服务；通过网络运行数据分析，预测潜在故障，实现主动维护。数据的有效利用，是中国移动AI能力实现突破和商业变现的关键。
应用拓展：“两化”——规模化与商业化并举
应用规模化：普惠智能的路径 AI技术的真正价值在于其规模化应用。中国移动的目标是让AI从实验室走向生产实践，从少数试点走向全面普及。这包括推动AI技术在公司内部各业务条线的广泛应用，以及在政企、家庭、个人等市场领域的深度渗透。例如，通过标准化API接口和云服务模式，将AI能力平台化，方便中小企业和开发者快速接入和使用；通过与智能硬件厂商合作，将AI能力嵌入到智能终端和家庭设备中，让AI服务惠及更多消费者。规模化应用不仅能够降低AI服务的平均成本，也能够形成网络效应，加速AI生态的繁荣。
商业化变现：驱动增长的新引擎 最终，AI战略的成功需要体现在其商业化能力上。中国移动正在探索多样化的AI商业变现模式。这不仅包括直接销售AI产品和解决方案，如AI云服务、智能呼叫中心、行业AI大脑等，也包括通过AI赋能提升现有业务的价值，如精准营销带来的ARPU值提升、智能运维带来的OPEX降低，以及新业务场景拓展带来的增量收入。实现AI的商业化，关键在于将AI能力与客户需求深度结合，提供差异化、高价值的服务，并通过灵活的定价模式和市场策略，将技术优势转化为实实在在的经济效益，驱动公司持续增长。
AI在电信行业的深层影响与未来机遇
人工智能对电信行业的冲击是革命性的，它不仅优化了现有业务流程，更开启了前所未有的新机遇。中国移动作为行业巨头，正积极引领这一变革：
赋能网络：从管理到自智 传统网络管理高度依赖人工干预，效率低下。AI的引入正推动网络向“自智网络”演进。通过AI算法对海量网络数据进行实时分析，可以实现智能故障预测、资源动态优化、安全威胁识别、能耗智能管理等。例如，AI能够预测网络拥堵，提前进行资源调度，确保用户体验；AI驱动的边缘计算可以实现更低延迟和更高带宽，支撑AR/VR、自动驾驶等新兴应用。这种从被动管理到主动智能的转变，将极大提升网络韧性与运营效率。
优化服务：提升客户体验与效率 客户服务是电信行业的基石。AI技术正深度重塑客户服务模式。智能客服机器人、语音识别、自然语言处理等技术，能够提供24/7的在线咨询、业务办理、故障排查，显著缩短响应时间，降低人工成本。同时，AI还可进行用户画像分析，实现精准营销和个性化产品推荐，提升客户满意度和忠诚度。例如，通过AI分析用户通话和流量模式，推荐最适合的套餐，或主动识别用户潜在需求，提供增值服务。
拓展市场：赋能千行百业数智化 中国移动的连接能力是其核心优势，结合AI，则能将这种优势延伸至更广阔的B2B和B2G市场。通过将AI能力与5G、物联网等技术融合，中国移动能够为智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等垂直行业提供定制化的整体解决方案。例如，为工厂提供基于5G+AI的机器视觉检测方案，实现生产线质量的实时监控与预警；为医疗机构提供AI辅助诊断系统，提升诊断效率和准确性。这些行业应用的拓展，不仅创造了新的收入增长点，也强化了中国移动作为数字经济基础设施提供者和赋能者的地位。
挑战与展望：迈向智能通信新纪元
尽管AI带来了巨大的机遇，但其发展并非坦途。中国移动在推进AI战略过程中，也面临多重挑战，包括持续高强度的研发投入、高端AI人才的吸引与培养、数据安全与隐私保护的合规性要求，以及如何有效平衡短期商业变现与长期战略投入等。这些都需要系统性的应对策略与坚定的执行力。
展望未来，随着AI技术的不断成熟和深入应用，中国移动正加速迈向智能通信的新纪元。通过持续深耕“三者”定位和“一力两化”战略，构建更加开放、协同的AI生态系统，中国移动有望在数字经济浪潮中发挥更关键的作用，不仅为自身业绩增长注入强劲动力，更将成为推动社会数智化转型的重要力量，引领行业迈向一个更加智能、高效、普惠的未来。
